Oliveros Oliveros, José JacoboOLIVEROS OLIVEROS, JOSE JACOBO; 25555Acevedo Vázquez, Julio Andrés2023-07-042023-07-042022-01https://hdl.handle.net/20.500.12371/18771" En este trabajo, se propone un método cuasi-Newton para resolver problemas de optimización sin restricciones, que se basa en la minimización del número de condición de la matriz de actualización, considerando la norma de Frobenius. La convergencia del método es probada usando teoría del punto fijo. Se presentan algunos ejemplos numéricos para mostrar el desempeño del método y es comparado con los métodos clásicos DFP y BFGS. Los resultados muestran que el método propuesto es factible y que, para cierta clase de problemas, obtiene la solución utilizando menos iteraciones y menos tiempo de cómputo que los otros. En particular, los sistemas de ecuaciones aparecen en los métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias, como el método de Euler implícito que es un caso de los llamados métodos BDF (por sus siglas en inglés Backward Differentiation Formulas). Por lo anterior, se ha puesto especial atención en el desarrollo de métodos para la resolución de estas ecuaciones tanto lineales como no lineales. En este trabajo se implementa este método y el BFGS en el Método Implícito de Euler y se halla que producen resultados similares para el caso de datos exactos".pdfspaCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRAOptimización matemáticaMétodo de Newton-RaphsonMétodos iterativos (Matemáticas)Ecuaciones diferenciales lineales--Soluciones numéricasEcuaciones diferenciales no lineales--Soluciones numéricasTesis de maestríaopenAccess